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十二内酯合成的方法
本发明公开了一种 δ-十二内酯的合成方法，其步骤：(1)缩合、脱水：在碱性条件 及相转移催化剂存在下，使环戊酮与正庚醛进行羟醛缩合，然后在酸性催化剂的作用下脱水 生成 2-庚烯环戊酮；（2）加氢：2-庚烯环戊酮在离子交换树脂载钯催化剂下加氢得 2-庚基 环戊酮；（3）氧化：2-庚基环戊酮与过氧化氢经 Baeyer-Villiger 氧化反应得到粗品；（4） 精制：将粗品通过分子蒸馏的方法获得纯品。方法易行，操作简便，收率较高，原料易得， 使目的产物 δ-十二内酯的收率增大，纯度大大提高了，产物纯度大于 99.0%、产率在 80% 以上，所使用的催化剂可重复使用等特点。
安徽理工大学
2021-04-13
异香兰素绿色合成技术
异香兰素，化学名 3-羟基-4-甲氧基苯甲醛，具有香荚兰豆香气及浓郁的奶香，是食品添 加剂行业中不可缺少的增香剂和增甜剂。异香兰素在精细化工行业上的主要作用是充当植物生 长调节剂及药物合成中间体，以异香兰素为原料可以多大几十种常见药物。近十年来，异香兰 素在新药生产中的用量不断增加，市场潜力巨大。国内目前诸多的精细化工企业多采用藜芦醛 浓硫酸脱甲基法生产异香兰素，所存在的问题是主要原料藜芦醛的单耗高达2吨/吨以上，同时 反应过程中
华东理工大学
2021-04-14
纳米材料合成及应用
基于微流控绿色合成技术制备出了贵金属金、银、金银合金纳米颗粒以及磁性材料镍、氧化镍纳米颗粒。这些纳米材料在光学、电磁学、催化学和生物学领域有着潜在的应用。基于纳米颗粒的成熟合成技术，通过沉淀法制备的金基催化剂与热电薄膜结合而成的CO热电薄膜传感器可以在室温下工作，对CO气体的灵敏性很高。
上海理工大学
2021-04-13
氨合成塔模型
宁波浪力仪器有限公司（余姚市朗海科教仪器厂）
2021-08-23
色光合成电动转盘
320mm×240mm×65mm。DC3V供电，多只有不同图案的转盘，可旋转，探究色光混合现象。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10
大数据人工智能预测近视眼发展
利用十年百余万次的近视眼医学验光大数据，揭示出真实世界青少年近视眼发生、进展与稳定的规律。在此基础上，运用随机森林算法进行机器学习，建立人工智能预测系统，可对近视进展趋势进行个体化预测，3年内准确率达90%，10年内准确率达80%以上，也可提前8年有效预测高度近视，为近视眼的精准干预提供了科学依据。开发出一套人工智能云平台，提供高效的近视预测服务。通过访问智能平台，输入前后两次检查的年龄和度数（间隔至少一年），即可预知10年内的近视度数变化与高度近视风险。 中山眼科中心近年来对近视眼进行了系统性的研究，不断取得突破，产生了重大的社会影响和意义。
中山大学
2021-04-13
一种风电场短期风速组合预测方法
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
武汉大学
2021-04-13